TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #32 · 29.05

Попробовал, наконец, разработку на Blazor. Это такой фреймворк под .NET, который позволяет писать фронтенд на C#. Работает он двумя способами: либо собирает весь проект в WebAssembly, и бедный пользователь грузит себе мегабайтную dll, либо устанавливает клиент-серверное соединение через SignalR и шлёт клиенту информацию об обновлённых DOM-элементах. Вот вторую то я и пробовал. Казалось бы — каждое нажатие кнопки требует отправить на сервер запрос и получить ответ. Никогда такого не было! Но субъективно разницы во времени отклика нет (потому что веб и так достаточно медленный, хаха). Фронтенд-часть пишется очень похоже на JSX: вёрстка реактивно вперемешку с кодом. Когда-то я очень ругал React за такой подход, потому что каша. Но нетипизированный JS по-умолчанию каша, а здесь же по факту получается очень удобно: статический анализ не даёт тебе делать ошибки и писать ерунду. Но приятный полноценный язык программирования вместо JavaScript это лишь вишенка на торте. Самое крутое — вся сила серверного кода с полноценной возможностью обращения к базе данных, шеринг моделей данных между сервером и клиентом, и, наконец, Dependency Injection любого серверного модуля в «клиент»! То есть вы не просто пишете одно приложение вместо двух, вы ещё и получаете отсутствие ошибок при каком-нибудь изменении моделей API, когда сервер стал отдавать не то, что ожидает клиент. Вам вообще теперь не нужен API, достаточно закодить нужную функцию на серваке и инжектировать её в нужный фронтенд-модуль. Это супер удобно, супер быстро, супер устойчиво к ошибкам. Теперь не хочется возвращаться даже на вполне крутой Vue 3. Но, система пока новая, она не обросла решениями от комьюнити, а браузерный API всё равно придётся дергать через JavaScript Interop. Для совсем кайфа нужно подождать годик, поскольку развитие идёт довольно быстро. Например, там нет очень нужного в таком деле hot reload, но в .NET 6 он уже анонсирован, и вроде как есть в превью, а релиз в ноябре. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #tinyaya

当前筛选 #tinyaya清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9545 · 18.02.2026 г., 15:34

Tiny Aya: семейство мультиязычных SLM. Cohere Labs выкатили семейство моделей Tiny Aya на 3 млрд. параметров с контекстным окном 8К, которое поддерживает 70+ языков. Семейство заявляется как достойный кандидат для локальных переводчиков, чат-ботов и образовательных тулзов в оффлайн-режиме. Если необходимо, чтобы было быстро, локально и переводить суахили или кхмерский лучше, чем Llama - это вот оно. 🟡Фишка релиза в дата-инжиниринге. Tiny Aya учили на 6 трлн. токенов, а проблему нехватки данных для редких языков решали через синтетику от моделей-учителей (своя Command R + DeepSeek-V3). Вместо того чтобы учить одну модель всему сразу, разбили данные на языковые кластеры (Европа, Азия, Африка и т.д.) и дотюнивали отдельные ветки, после чего смержили эти региональные чекпоинты в глобальную модель Tiny Aya Global. 🟡Состав семейства Tiny Aya Global: Универсальный чекпоинт для всех языков. Tiny Aya Earth: Африка и Западная Азия. Tiny Aya Fire: Южная Азия. Tiny Aya Water: Азиатско-Тихоокеанский регион и Европа. Мы тут GGUF: Есть к каждой версии в 4, 8 и 16-бит. iOS и Android: модели доступны в PocketPal 🟡Результаты тестов Global-версия бьет Gemma 3-4B в 46 языках из 61 на бенче WMT24++. На iPhone 17 Pro выдает 32 токена/сек, на стареньком iPhone 13 - около 10 токенов/сек в квантовании Q4_k_m. Самый высокий показатель безопасности (91.1%) среди конкурентов (Qwen3-4B, Ministral-3-3B). 🟡Капля реализма Это 3B модель. В сложных задачах она очевидно хуже или где-то рядом с одноклассниками, чудес ждать не стоит. Несмотря на заявленное разнообразие, английский язык занимает львиную долю датасета во всех кластерах. При сильном сжатии (ниже Q4) качество начинает заметно страдать, особенно на редких языках. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License. 🟡Блогпост 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#SLM#TinyAya#Cohere